TensorFlow C++

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### TensorFlow C++ API 使用教程 #### 1. 安装和配置环境 为了能够顺利使用 TensorFlowC++ API,首先需要安装并配置开发环境。可以通过 CMake 或者 Bazel 来构建 TensorFlow 库。 对于基于 CMake 的项目集成,可以参考官方指南来设置项目结构以及必要的编译选项[^1]。而通过源码编译 TensorFlow 则涉及更多步骤,比如下载源代码仓库、准备依赖项等操作[^2]。 #### 2. 编译 TensorFlow C++ API 库 当采用手动方式编译 TensorFlow C++ API 时,在完成上述准备工作之后,还需要执行特定命令以生成所需的共享库文件 `libtensorflow_cc.so` 。此过程通常发生在项目的根目录下: ```bash cd tensorflow/contrib/makefile && ./build_all_linux.sh ``` 成功完成后可以在 `bazel-bin/tensorflow` 文件夹找到该动态链接库,并将其路径加入到系统的库搜索路径中以便后续调用[^3]。 #### 3. 创建简单的 C++ 程序 下面是一个利用 TensorFlow C++ API 加载模型并进行预测的例子: ```cpp #include "tensorflow/cc/client/client_session.h" #include "tensorflow/core/framework/tensor.h" using namespace tensorflow; int main() { Scope root = Scope::NewRootScope(); // 构建计算图... ClientSession session(root); // 准备输入张量... std::vector<Tensor> outputs; TF_CHECK_OK(session.Run({/*inputs*/}, &outputs)); } ``` 需要注意的是,尽管存在一些接口如 `SparseTensor` ,但在实际应用过程中可能会遇到局限性或不完全实现的情况[^4]。
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